MCP Server · 数据服务

MCP Data Metadata

一个用Python编写的Model Context Protocol (MCP)服务器，用于从CSV、Excel、JSON和Parquet格式的文件中提取元数据、统计信息和数据样本，适用于需要分析数据结构和内容的语言模型或AI代理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0

数据分析PythonClaudeClaude Desktop

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作者 / 组织: alcides-nolasco
提供方: alcides-nolasco
运行时: Python

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MCP World

选型结论

MCP Data Metadata 属于数据服务类 MCP Server，公开资料标注 0 个工具，通过stdio 本地进程接入，适配 Claude Desktop、Claude，有可以直接复制的安装命令；接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python mcp_server.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-data-metadata": {
      "command": "python",
      "args": [
        "mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例，字段名和参数以仓库 README 为准；带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

1
准备运行环境
stdio 服务在本地起进程，需要先装好 Python，再按安装命令拉取依赖。
2
安装服务
复制下面的安装命令执行；命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。
3
写入客户端配置
在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数，保存后完全退出客户端再打开，让新配置生效。
4
验证是否可用
连接成功后客户端会列出 0 个工具，随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

📊 数据元数据MCP

模型上下文协议（MCP）服务器 用Python编写以提取 元数据、统计数据和数据样本 从文件中 CSV、Excel、JSON和Parquet 格式。

此MCP非常适合丰富语言模型或AI代理的上下文，这些模型或代理需要在生成代码或执行分析之前分析数据的结构和内容。

______________________________________________________________________

✨ 特性

📂 支持格式： CSV文件, Excel (.xls / .xlsx), 对象符号，以及 镶木地板.
📏 退货 元数据：行数、列数、数据类型、文件大小。
📊 计算 基本统计：表示、计数和空值。
🗂 提取物 模式和内部元数据 从拼花地板文件中。
👀 显示真实数据样本（第一行）。
⚡ 兼容任何MCP客户端（Claude Desktop、VSCode MCP扩展等）。

______________________________________________________________________

📦 安装

克隆存储库

   git clone https://github.com/alcides-nolasco/mcp-data-metadata.git
   cd mcp-data-metadata

创建虚拟环境（可选但推荐）

python3-m venv-venv 源venv/bin/activate#在Windows上使用 venv\Scripts\activate

安装依赖项

pip安装-r要求.txt 4\. 运行服务器

python mcp_server.py

工具与能力

工具数量

资源数量

提示词数量

能力标签

元数据提取Python本地部署数据分析数据统计文件处理AI辅助工具

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注，具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL，直接问数据，让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比，把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文，减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

只提供 0 个工具，职责集中，接入后不容易误操作。
有现成的安装命令，不用自己找入口，照着跑就能起服务。
已经适配 Claude Desktop、Claude，换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

stdio 方式要求本地装好 Python，换机器要重新装一遍。
第三方目录整理，版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
已经在用 Claude Desktop 的用户，接入路径最短。
想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

完全不想在本地装环境的人。
需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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